Startup que reduz em 82% o uso de defensivos na cana-de-açúcar apresenta case na Agrishow

A aplicação excessiva de insumos químicos é um dos maiores gargalos financeiros do agronegócio. Na contramão do desperdício, a GeoIA, agtech fundada dentro da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), desenvolveu uma tecnologia capaz de mapear áreas de cana-de-açúcar e de soja, identificando falhas de plantio, os traçados das linhas, plantas daninhas e anomalias específicas. Com esse diagnóstico, aumentam a eficiência das aplicações de defensivos, reduzindo em 82,29% os custos com pulverização, garantindo uma produção mais sustentável e de alta precisão. A startup estará no pavilhão Agrishow Labs, nesta terça-feira (28), no estande da PwC Agtech Innovation.

Fundada por professores referência internacional em geomática e IA, a empresa ganhou tração de mercado ao incorporar em seu C-Level os fundadores da Routeasy, Pedro Cavalcante (CEO) e Caio Reina (CRO). A fusão entre o rigor científico e a agressividade de mercado transformou a GeoIA em uma referência rápida, sendo comparada nos bastidores como a "OpenAI do Agronegócio" devido à sua capacidade de processamento de dados e aprendizado de máquina adaptável a diferentes culturas e relevos.

A tecnologia da empresa já opera nas maiores usinas do setor sucroenergético do país. A primeira operação ocorreu atendendo uma demanda urgente da Raízen: mapear falhas e linhas de plantio em 60.000 hectares em apenas 10 dias. Hoje, a carteira de clientes inclui nomes como Tereos, Adecoagro, BP Bioenergy e COFCO.

Diferente da pulverização tradicional, que aplica herbicidas em área total mesmo onde não há pragas, a GeoIA utiliza um método cirúrgico e contínuo. O processo começa com o mapeamento de alta resolução, onde drones capturam imagens detalhadas da lavoura para análise. Esse material é processado por uma arquitetura de "Deep Learning" proprietária, treinada com base em mais de 120 artigos científicos publicados pelos fundadores, permitindo que o sistema não apenas visualize, mas compreenda o campo ao diferenciar culturas de diversas classes de plantas daninhas.

A partir dessa leitura inteligente, o algoritmo identifica falhas de plantio e focos exatos de infestação, gerando mapas de aplicação localizada. Esses dados são inseridos diretamente no maquinário agrícola, que executa o "Spot Spraying", pulverizando o defensivo exclusivamente onde a IA indicou a presença da planta daninha, eliminando o desperdício em áreas sadias.

Para Pedro Cavalcante, CEO da GeoIA e empreendedor serial com êxito no setor de logística, o diferencial está na velocidade de resposta, vital para culturas como a soja. "Entramos no setor percebendo uma carência enorme de empresas capazes de operar IA em larga escala com velocidade. Na soja, por exemplo, o ciclo é curto, de 120 dias. A resposta precisa ser imediata. Nossa arquitetura de IA é proprietária, projetada especificamente para cenários complexos do agro, o que nos permite entregar assertividade científica com a velocidade que o mercado exige", afirma Cavalcante.

Do ponto de vista financeiro, a eficiência da ferramenta impacta diretamente a planilha das empresas que administram as lavouras. Caio Reina, cofundador e CRO da GeoIA, destaca o Retorno Sobre o Investimento. "Quando comparamos a nossa pulverização localizada com o método tradicional, a economia de insumos supera os 82%. Isso não é apenas sustentabilidade ambiental, é eficiência de caixa. O ROI é elevadíssimo porque transformamos um custo fixo de insumos em um custo variável inteligente. Estamos entregando para o CFO da usina a certeza de que ele só está gastando o necessário, blindando a operação contra desperdícios", finaliza Reina.